基于结构划分字典学习的雷达目标识别

在使用高分辨距离像进行雷达目标识别时,有时必须面对大样本问题,可实际上雷达在某一时刻观测到的物理过程是很少的,传统的方法在识别过程中从未考虑过距离像信号的稀疏性。为此,文中提出了一种基于结构划分冗余字典完成雷达一维距离像稀疏表示,进而实现目标识别的算法。该算法首先依据字典原子的结构特点划分冗余字典,简化字典表述的同时减少原子数据存储量;随后,采用改进的遗传匹配追踪算法(IGAMP)对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得各类目标的类别字典;最后,根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别。仿真实验证明,文中算法简捷、识别率高,即便受到噪声干扰依然能稳健地识别目标。     

一种新的非相干积累算法

针对宽带高分辨雷达体制下的未知速度运动目标检测问题,基于高分辨一维距离像提出一种新的非相干积累算法．首先利用改进的双向维特比算法估计目标速度及强散射点位置,提高了低信噪比下的估计精度,然后在强散射点周围选取待检测单元进行非相干积累,进一步提升了检测性能．两类飞机实测数据的多个实验结果表明,当目标发生距离走动的情况下,该算法性能相对传统的非相干积累算法有明显的提高．     

一种匀加速空间目标高分辨距离像补偿算法

提出了基于立方相位函数参数估计的空间目标运动补偿方法,并推导得到了速度和加速度估计的克拉美-罗界,对该算法的估计性能进行了对比和分析．仿真表明,该方法可以在较低信噪比下实现速度和加速度的估计以及高分辨一维距离像的运动补偿,更有利于后续的ISAR成像和目标识别．     

基于PPCA修正模型的HRRP稳健识别方法

高信噪比情况下,利用概率主成分分析(PPCA,probabilistic principal component analysis)模型识别雷达高分辨距离像(HRRP,high resolution range profile)取得了较高的识别率。但在实际工作环境中,测试阶段获取的HRRP常为低信噪比样本,由此造成的模型失配问题极大影响了识别性能。为此文章利用不同噪声来源造成的模型失配先验信息,在模型空间针对不同信噪比的测试样本补偿PPCA模型参数,以达到稳健识别的目的。另一方面,利用2种方法通过直接估计测试样本的噪声功率省去最优化计算的步骤,避免了求解最优补偿参数时需要大量计算的问题,提高了识别效率。最后,利用最大后验概率确定目标所属类别,证明了2种方法在信噪比低于20 d B时的可行性。     

基于压缩感知稀疏分解的一维距离像目标识别

近年来对压缩感知理论的研究,进一步证明了信号的稀疏表示方法在信号压缩、特征提取等方面的有效性及巨大的应用潜力。作为信号处理领域的典型应用之一,雷达目标识别已有许多成熟的算法,其中一些基于高分辨距离像进行识别,但是这些方法大多忽略了高分辨距离像信号自身的稀疏特点。为此提出了一种基于压缩感知稀疏分解实现高分辨一维距离像目标识别的算法。此算法首先构建组合正交冗余字典,在满足信号表示准确性的情况下,兼有正交字典运算快捷的特点;然后,通过改进的分组匹配稀疏分解算法,根据距离像训练样本快捷地求取其类别字典;最后,基于类别字典对测试样本进行分类实现目标识别。仿真实验证明该目标识别算法简捷、识别率较高、抗噪能力强。     

一种用于雷达HRRP功率谱的加权特征压缩方法

针对雷达高分辨距离像的平移不变特征——功率谱特征,提出了一种基于Fisher判决率的加权特征压缩方法．该方法利用目标功率谱特征的Fisher判决率迭代搜索最优权向量,并根据最优权值的大小对特征向量降维．与直接使用原始功率谱特征及基于Fisher可分性判据的几种现有的特征压缩方法相比,加权特征压缩方法在降维的同时可提高识别性能,且运算简单,在基于外场实测数据的识别实验中对测试数据具有良好的稳健性．     

采用双向LSTM模型的雷达HRRP目标识别

针对传统雷达高分辨距离像目标识别方法只考虑高分辨距离像样本的包络信息而没有考虑其时序相关特性问题,提出了一种采用双向长短时记忆网络模型的识别算法。该算法首先选取出高分辨距离像样本的目标区域,并根据目标区域提取对于平移敏感性稳健的输入特征;然后采用双向长短时记忆模型对输入特征提取双向时序信息;最后通过投票策略融合双向信息,输出样本类别。采用实测数据的实验结果表明,该算法不仅可以有效地识别雷达目标,而且对于平移敏感性非常稳健。     

利用核匹配追踪算法进行雷达高分辨距离像识别

雷达高分辨距离像识别是目前雷达自动目标识别研究领域的一个重点．采用核匹配追踪算法来设计分类器,提取一种非常简单的高分辨距离像平移不变特征——功率谱特征为识别特征,通过把高分辨距离像从像域变换到功率谱域来提取目标的平移不变特征,稳健性较好．基于实测数据的识别结果表明该算法具有较好的识别性能,同时其识别运算量较小．     

利用宽带回波的目标微动参数提取方法

高速目标平动补偿是弹道目标微动特征信息提取中一个较难解决的问题.利用弹道导弹宽带回波信号,提出了一种基于散射中心极化散射特性的非相干宽带回波对齐方法,通过极化相似性参数实现散射点中心对齐,并利用目标散射中心的高分辨一维距离像走动提取瞬时微动参数,对目标的尺寸和微动参数进行估计.仿真结果表明,该方法可以有效地在较低信噪比...     

区分性联合稀疏字典交替优化的语音增强

在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题。针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数。该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子去调整各项权值,为尽可能减小混淆误差提供了保障;同时,为了能使目标函数收敛,设计了一种交替优化字典和稀疏系数的算法,迭代寻找所需的字典和稀疏系数,完成语音字典和噪声字典的输出,得到具有非相似即区分性能较好的联合字典。在增强阶段,将带噪语音信号在联合字典上进行稀疏表示,并估计出语音幅度谱和噪声幅度谱。最后,结合维纳滤波器和理想二值掩模的优点,提出了新的软掩模滤波器,进一步消除了残余噪声。通过对不同信噪比的带噪语音进行实验,新算法得到的语音信噪比和听觉感知评价都较高,验证了新算法在提高语音性能方面的有效性。     

Radar HRRP based few-shot target recognition with CNN-SSD

The development of radar high resolution range profile(HRRP)non-cooperative targets recognition technology is mainly limited by two aspects:(1) Due to the low observation frequency of non-cooperative targets,the number of labeled HRRPs is insufficient,making non-cooperative HRRP based target recognition a typical few-shot recognition problem,which is still a hot and difficult issue without definite conclusion in the academia.(2) The existing HRRP based target recognition methods are mostly based on the hypothesis of complete dataset,making them mismatch with non-cooperative target recognition in few-shot setting.In this paper,we put aside the complete hypothesis and propose an HRRP based few-shot target recognition method with CNN-SSD.The proposed method first uses a complete training HRRP containing 45 classes of cooperative targets to learn an initial category-independent feature extractor,on the basis of which we further utilize the model sequential self-distillation mechanism to obtain a more generalized feature extractor.Finally,the generalization ability of the extracted features is evaluated on unseen non-cooperative targets during training.Experimental results on self-simulated HRRP dataset reveal that the proposed method can achieve an average recognition rates of 61.26%,84.69% and 92.52% respectively when only 1,5 and 10 annotated HRRPs of non-cooperative targets are available.     

一种利用稀疏表示的距离扩展目标检测新方法

针对在高斯白噪声背景下距离扩展目标检测问题,通过构造Sinc基来线性表示距离扩展目标的一维距离像,将稀疏表示理论引入到目标检测中,提出了基于Sinc基的自适应子空间检测器检测新方法．首先由基追踪算法估计噪声功率,再由基追踪去噪算法得到的残余分量估计噪声协方差矩阵,最后通过一阶高斯模型自适应子空间检测器来实现距离扩展目标检测．基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的Sinc基可以很好地线性表示距离扩展目标的一维距离像,有效地实现距离扩展目标检测．     

一种基于零相位表示法的雷达高分辨距离像识别方法

针对一种距离像零相位表示法,提出采用子带处理来降低对对齐精度的要求,并给出了相应的识别方法．与最大相关系数分类器相比,子带处理的方法在降低运算量的同时获得了较好的识别性能,优于基于频谱幅度特征的分类器的性能．     

Radar HRRP target recognition by utilizing multitask sparse learning with a small training data size

A statistical modeling method based on multitask sparse learning is proposed to realize the recognition of the high resolution range profile (HRRP) with a small training data size. The statistical modeling of each training aspect-frame is considered as a single task in our method. Since the training aspect-frames are not independent but inter-related, they can share a compact dictionary to make full use of the information. However, with the different targets and the aspect sensitivity of the same target, it is usually hard to assess the task relatedness, and joint learning with unrelated tasks may degrade the recognition performance. Therefore, we adopt the Bernoulli-Beta prior to learn the needed atoms of each aspect-frame automatically with the given training data. Then the relatedness between frames is determined by the number of shared atoms, and multitask learning can be realized adaptively. The recognition experiments of the measured HRRP data demonstrate the performance of the proposed method.     

基于SKO—KPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别

将依赖数据变化的自适应SKO技术和迭代算法引入KPCA算法中,结合SVM分类技术,提出了基于SKO—IKPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别方法。讨论了HRRP预处理、迭代KPCA算法和SKO／FKO技术的实现方法,将SKO／FKO技术应用到KPCA的核优化中,并用人工合成数据对其优化性能进行了测试与比较,应用该方法对su-27、F-16及M2000等三类飞机目标的实测HRRP数据进行了特征提取与识别实验。结果表明,所提方法具有较好的稳定性和可靠性,能有效地优化雷达目标主元特征的提取,提高目标的识别性能。     

Adaptive waveform design for target detection in the wideband radar system

The target detection performance of radar can be improved by transmitting a waveform which matches the high-resolution range profile (HRRP) of the target. However, a serious degradation of the autocorrelation property always occurs in the matched waveform, which has a bad effect on radar parameter estimation. To solve this problem, a generalized model of HRRP which consists of the deterministic term and random term is introduced under the consideration of variations in the target impulse response. Based on the study of the generalized likelihood ratio test (GLRT) detector and the objective functions for waveform design, an iterative algorithm with the criteria of maximizing the signal to noise ratio (SNR) and minimizing the minimum mean square error (MMSE) is proposed. Simulation results indicate that the design method can make a tradeoff between the performances of estimation and detection, and sequentially improve the detection performance based on the on-line estimates of the HRRP.     

基于高分辨距离像子带融合的目标识别新算法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出一种最大相关系数投票准则子带融合识别算法。对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。理论分析表明新算法计算复杂度低,可实际应用于雷达自动目标识别。实验仿真显示,新方法不仅能够利用回波信息提高识别率,还具有拒判功能,可提高目标识别的准确度。     

基于雷达回波视频信号的目标智能识别方法研究

为了提升常规雷达目标识别的能力,以含有更多目标原始信息的回波视频信号为基础,研究了目标回波视频信号的特征提取,提出一种基于支持向量机的目标识别方法.最后通过仿真实验验证了本文方法的有效性.仿真结果表明,采用本文方法对目标大小识别的准确率与信噪比、采样率有关;对目标机型识别能得到较高的准确率.